5.0 KiB
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OpenManus 🙋
Manus 非常棒，但 OpenManus 无需邀请码即可实现任何创意 🛫！
我们来自 @MetaGPT 的团队成员 @mannaandpoem @XiangJinyu @MoshiQAQ @didiforgithub 在 3 小时内完成了开发！
这是一个简洁的实现方案，欢迎任何建议、贡献和反馈！
用 OpenManus 开启你的智能体之旅吧！
项目演示
安装指南
- 创建新的 conda 环境：
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
配置说明
OpenManus 需要配置使用的 LLM API，请按以下步骤设置：
- 在
config目录创建config.toml文件（可从示例复制）：
cp config/config.example.toml config/config.toml
- 编辑
config/config.toml添加 API 密钥和自定义设置：
# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# 可选特定 LLM 模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 替换为真实 API 密钥
快速启动
一行命令运行 OpenManus：
python main.py
然后通过终端输入你的创意！
如需体验开发中版本，可运行：
python run_flow.py
贡献指南
我们欢迎任何友好的建议和有价值的贡献！可以直接创建 issue 或提交 pull request。
或通过 📧 邮件联系 @mannaandpoem：mannaandpoem@gmail.com
发展路线
在全面收集了社区成员的反馈后，我们决定采用 3-4 天为周期的迭代模式，逐步实现大家期待的功能。
- 增强 Planning 能力，优化任务分解和执行逻辑
- 引入标准化评测，基于 GAIA 和 TAU-Bench，持续评估并优化性能
- 拓展模型适配，优化低成本应用场景
- 实现容器化部署，简化安装和使用流程
- 丰富示例库，增加更多实用案例，包含成功和失败示例的分析
- 前后端开发，提供用户体验
- RAG增强，实现外部知识图谱检索与融合机制
交流群
加入我们的飞书交流群，与其他开发者分享经验！
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致谢
特别感谢 anthropic-computer-use 和 browser-use 为本项目提供的基础支持！
OpenManus 由 MetaGPT 社区的贡献者共同构建，感谢这个充满活力的智能体开发者社区！